基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著現(xiàn)代工業(yè)過(guò)程系統(tǒng)的日益大型化和復(fù)雜化，為避免事故發(fā)生甚至系統(tǒng)崩潰造成的巨大經(jīng)濟(jì)損失，對(duì)控制系統(tǒng)的可靠性和安全性提出了更高的要求。因此，研究和開發(fā)具有集監(jiān)控、檢測(cè)、分離和診斷功能于一身的故障診斷系統(tǒng)已經(jīng)成為工廠綜合自動(dòng)化發(fā)展的迫切需要，對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行研究具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。同時(shí)，隨著DCS和計(jì)算機(jī)技術(shù)在過(guò)程工業(yè)中的廣泛應(yīng)用，大量的過(guò)程數(shù)據(jù)被采集并被存儲(chǔ)下來(lái)，但是這些包含過(guò)程運(yùn)行狀態(tài)信息的數(shù)據(jù)并沒(méi)有被有效地利用，以致出現(xiàn)了所謂

2、的“數(shù)據(jù)豐富，信息匾乏”的現(xiàn)象。如何將這些存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)變?yōu)橛杏玫男畔?，并結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)知識(shí)，從中總結(jié)過(guò)程運(yùn)行的深層次信息，從而利用這些信息提高過(guò)程監(jiān)控和故障診斷能力，是目前過(guò)程控制領(lǐng)域迫切需要解決的問(wèn)題之一。
　　 本文在介紹基于多變量統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及專家系統(tǒng)的故障診斷方法的基礎(chǔ)上，研究了各種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷方法。
　　 首先在TE過(guò)程平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了核主元分析的故障檢測(cè)。通過(guò)核函數(shù)將變量由非線性的輸入空間轉(zhuǎn)換到線

3、性的特征空間，構(gòu)造T2和平方預(yù)報(bào)誤差(SPE)統(tǒng)計(jì)量檢測(cè)故障的發(fā)生。并將利用這一方法得到的檢測(cè)結(jié)果與利用PCA監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比研究，仿真結(jié)果表明，與PCA檢測(cè)結(jié)果相比，KPCA具有更好的效果。
　　 在此基礎(chǔ)上，提出一種利用核主元分析進(jìn)行故障識(shí)別的方法。該方法為首先利用計(jì)算核函數(shù)偏導(dǎo)的方法來(lái)計(jì)算各個(gè)原始變量對(duì)于T2和SPE統(tǒng)計(jì)量的貢獻(xiàn)率，然后在此統(tǒng)計(jì)量基礎(chǔ)上提出使用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)對(duì)故障進(jìn)行分類和診斷。利用此種方法所得到的